基于高速车载的合作频谱感知算法研究与实现开题报告

1. 研究目的与意义

一．研究背景

随着经济的快速发展，使得汽车越来越普及，多种多样的交通工具给人们的生活带来了很多的便利，但同时也造成了交通拥堵和交通事故不断发生等一系列社会问题。现有的交通系统不但自动化程度低，而且协作性差并且交通管理系统不仅成本非常昂贵，而且需要较长的时间进行信息的采集、传输和处理，这与安全的道路交通所要求的低时延是不相符的。因此迫切需要一种新的系统来取代现有的交通管理系统，以提高交通效率和道路交通中行车安全性能。智能交通系统应运而生并作为一新的产物得到了迅速发展，并作为一种可以使人们的生活更加便利的控制系统，受到广泛关注。车载自组网则是智能交通的重要组成部分，可以改善道路中行驶车辆的安全性和舒适性，并满足车辆间的数据通信以及车辆与路边基础设施间的通信的条件，因此逐渐成为研究的热点^[1][2]。

虽然车载自组网可以解决传统交通管理系统所不能解决的诸多问题，但是频谱资源的短缺也使得车载网的发展受到了一定的限制，为了解决车载自组网中的可能出现的频谱资源的匮乏问题，在车载网络中引入认知无线电技术。认知无线电系统的根本的目标是通过智能的选择主用户时间和空间上没有占用的频谱资源来建立无处不在的一对一的链接。这样，一个认知无线电系统能够机会式地动态的接入可以使用的无线频谱资源，这不仅能够提高频谱的利用率，也能够较好的满足用户的服务要求^[3]。

2. 研究内容和预期目标

一．主要研究内容

本论文主要对认知无线电系统的频谱检测部分进行了研究,首先根据前人的研究成果提取出进行频谱检测的理论模型和研究方法;然后对模型进行分析和简化,研究了传统的单用户检测和合作频谱检测，并对这些方法的检测性能、参数对于系统性能的影响进行了分析和比较;最后，针对传统的合作频谱感知没有考虑认知节点的权重和对认知节点本地决策的优化，提出了一种基于次级用户相关的协作频谱感知算法,并通过实验仿真验证了算法的性能和特定参数对于系统性能的影响。主要研究内容如下：

（1）研究信号的合作频谱感知及检测方法，确定算法的正确检测概率和信噪比关系。

3. 研究的方法与步骤

一．研究方法

由于调制后的信号均值和自相关函数都具有频谱相关性和周期性，噪声是一个宽带的、加性的、没有相关性的信号，所以通过分析频谱自相关函数可以将噪声能量和主用户信号能力区分开^[9-10]。在传统的合作频谱感知技术中,融合中心在获取到所有参与频谱感知的合作用户上报的频谱观测数据之后,直接根据各种算法机制生成gts。ius算法流程与传统的合作感知流程的区别在于:数据融合中心在生成gts之前,是否对全部合作用户上报的数据进行筛选和处理。具体地,ius将根据信号样本协方差矩阵的特征值确定加权的大小,并且给对应特征值大的合作用户分配较大的权重,给对应特征值较小的合作用户分配较小的权重,于是就形成了基于迭代用户选择的特征值加权算法。并对不同信噪比的调制信号和扩频信号，利用matlab对各个具体信号进行建模仿真，随后测试该算法的检测能力，并分析比较其的优缺点，提出频谱感知方法的改进方案，计划减少感知频谱的时间和错误概率，以此用来提高检测灵敏度。

二．研究步骤

4. 参考文献

[1]陆化普,李瑞敏.城市智能交通系统的发展现状与趋势[j].工程研究-跨学科视野中的工程,2014,6(01):6-19.

[2]张士兵,王婷婷,张晓格,邱恭安.智能交通车载网的现状及其发展策略[j].通信技术,2017,50(07):1345-1350.

[3]吕铁军，郭双冰，肖先赐. 调制信号的分形特征研究[j]. 中国科学e辑:技术科学，2001(6):508-513.

5. 计划与进度安排

（2）3.15-3.28了解合作频谱感知的基本概念与基本方法，撰写并提交开题 报告；